如何利用基于大数据的商业分析实现商场精细化经营管理的研究外文翻译资料

 2023-03-16 11:26:22

Study on How to Make Use of Business Analysis Based on Big Data to Realize the Fine Operation and Management of Shopping Mall

作者： XIA XIONG and QIBIN MEI

单位：XIA XIONG:Zhuhai Collage of Jilin University

QIBINMEI：School of business，Macau Uniersity of Science and Technology

摘要：互联网改变了人们的生活方式和沟通方式，随着互联网而出现的大数据可以实现精准营销，带来商业地产的管理改革。但是购物中心如何获得核心竞争力呢？大数据工具是一个不可避免的选择。研究大数据时代购物中心的精准营销战略和运营管理具有较高的实用价值和重要的参考价值，本文主要从大数据和业务分析、大数据在购物中心中的应用、如何利用大数据进行精准营销并以万达商场的大数据战略分析为例，去为购物中心利用大数据进行运营管理提供相应的建议和参考。

关键词：互联网； 大数据； 购物中心；运营管理

引言

社交网络、云计算、电子商务和移动互联网的快速发展，将人类社会带入了一个大数据的新时代。大数据不仅是企业的发展趋势，也是一种改变人类生活方式的技术创新。大数据对商业模式的巨大潜力、商业价值和巨大影响已被广泛认可。随着对大数据的认可和价值的迅速增加，公司、公共机构、情报机构已经开始对大数据产生兴趣。当然，过去也有基于数据的分析技术，但数据有限，分析也有限。然而如今，由于社交媒体和对大数据的兴趣，人们对结构化数据和非结构化数据的兴趣开始增加，分析能力正在进步。大数据的时代已经开始了。计算机科学家、物理学家、经济学家、数学家、政治学家、信息学家、社会学家和其他学者都要获取关于人、事物和他们的互动的大量信息。不同的群体争论着分析基因序列、社交媒体互动、健康记录、电话日志、政府记录和人们留下的其他数字痕迹的潜在好处和成本。出现了重大问题。大规模的搜索数据是否会帮助我们创建更好的工具、服务和产品？还是它将引发新一波的隐私入侵和侵入性营销？

大数据比过去的分析方法要强大得多。高管们可以比以往任何时候都更精确地衡量和管理企业。他们可以做出更好的预测和更明智的决定。它们可以针对迄今为止由感官和直觉而不是数据和严谨性主导的领域进行更有效的干预。大数据和分析之间的区别在于体积、速度和多样性的问题：现在每秒跨越互联网的数据比20年前存储在整个互联网上的数据还要多。几乎实时的信息使一家公司有可能比其竞争对手更加敏捷。这些信息可以来自社交网络、图像、传感器、网络或其他非结构化的来源。然而，管理方面的挑战是非常真实的。高级决策者必须学会提出正确的问题，并接受循证决策。组织必须雇佣能够在非常大的数据集中找到模式并将其转化为有用的业务信息的科学家。IT部门必须努力整合所有相关的内部和外部数据源。商业智能和分析(BIamp;A)已经成为从业者和研究人员的一个重要研究领域，反映了在当代商业组织中需要解决的数据相关问题的规模和影响。

随着人们消费概念的变化和可支配收入的增长，消费者对专业和高级功能的需求越来越增长。购物中心的租户组合已经面临着很大的威胁，这也带来了商业模式创新和业务管理的转型。没有数据，就没有良好的操作和管理。它是购物中心的长期生存方法，利用数据进行精细的经营管理。但是，如何利用数据分析和记录来形成有价值的信息，挖掘隐藏在大数据背后的商业价值，从而使购物中心更具竞争力呢？

文献综述

大数据和业务分析

A. 布林霍夫松。（2012）提供了两个成功的故事来说明公司如何使用大数据：PASSUR航空航天使航空公司能够匹配他们的实际和估计的到达时间。西尔斯控股公司直接分析其即将到来的门店数据，使促销活动更加精确、更快。H.Chen等人（2012）提出，目前的BIamp;A研究被分析了与BIamp;A研究和教育相关的挑战和机会，并报告了关键的BIamp;A出版物、研究人员和基于十多年相关的学术和行业出版物的研究主题。达纳博伊德，凯特·克劳福德（2012）提出了六种挑衅来引发关于大数据问题的对话：一种文化、技术和学术现象，基于技术、分析和神话的相互作用，引发了广泛的乌托邦和反乌托邦修辞。WKDong等人（2015）利用大数据系统地分析了互联网购物中心的用户的行为和增长因素，并利用此分析提出了一个战略运营方案。

购物中心

PHBloch等人。（1994）通过实证研究讨论了多个购物中心栖息地内的消费者活动，并具体探讨了购物中心栖息地活动模式的差异，并确定了与购物中心相关的购物方向，这些方向有助于解释这些差异。利用从生态科学中提取的栖息地的概念，探讨了消费者与购物中心作为消费场所的相互关系。蒙特乔耶等人。（2015）发现，了解这些数据集的隐私是它们广泛使用和最终影响的关键，而了解交易的价格会使重新识别的风险平均增加22%。最后，研究显示，即使是在任何或所有维度提供粗糙信息的数据集也很少提供匿名， 通过研究110万人3个月的信用卡记录，女性在信用卡元数据中比男性更容易重新识别。DPark等人。（2011）从广告角度研究了在线消费者评论(OCRs)对消费者购买意向的不同影响。从信息影响角度调查两种OCRs和OEAs（在线卖家广告中嵌入的OCRs）对消费者购买意向的影响；从可信度角度调查OCRs的影响。这些因素包括ocr的类型和在线购物中心的信任水平。结果表明，对网上购物中心信任的影响大于oea。JMLai（2016）研究了大型购物中心租户组合对消费者的影响。实证结果表明，租户多样性和消费者感知价值和满意度的兼容性具有显著的积极影响，租户多样性大于对消费者角色兼容性的影响。米塔尔，DJhamb（2016）在论文中指出了导致印度购物者和购物中心光顾的主要属性。文献综述确定了16个显著属性，这些属性汇聚到以下四个主要维度，可以被认为是购物中心吸引力的决定因素：（1）销售（2）品种和选择（3）环境和设施，以及（4）的便利性。RMGomes，FPaula（2016）通过对40年的研究系统回顾研究购物中心的图像，采用文献计量分析和内容分析，确定了研究的根源和前沿。生成了一系列商场图像属性，并确定了那些理论上似乎与捕捉商场图像构建更相关的属性。GMarinic（2016）认为，美国郊区的过时建筑为另一个未来提供了线索。它研究了逐步适应的购物中心如何允许移民和代表不足的社区通过文化实践和重商主义寻求社会经济自由。案例研究被用来展示商业内部通常如何向未来迁移，这与他们最初的设计意图形成鲜明对比。FAhmed（2016）在韦斯特菲尔德购物中心停车场对一个基于wifi的车辆特别网络进行了可行性研究

使用现场试验测量和模拟。车辆特设网络(VANETs)在减少道路和大型购物中心停车场方面发挥着重要作用。需要利用无线电传播测量来深入了解购物中心环境中VANET系统的性能进行实证研究，以帮助此类系统的高效设计和部署。

大数据在购物中心的应用

首先，大数据的首要价值是平衡供需，使供需更加精确，增强消费者体验，让客户以最小的成本感受到意外体验，从而实现服务升级。会员的行为习惯可以通过大数据进行分析，从而将优惠券品牌、O2O活动或艺术沙龙的准确信息推向会员，以便通过大数据实现精准营销。

其次，建立基于大数据的高效在线离线运营平台，利用客流监控系统对离线客流信息进行监控、获取和分析，离线运营平台。欧几里得最近推出了一种没有额外硬件的解决方案；即欧几里得零-谷歌离线购物中心分析（数据统计服务由著名的互联网公司谷歌提供），基于现有WiFi网络的欧几里得零可以帮助商户监控客流。目前，依靠wifi实现的离线客流数据的获取和分析是大数据购物中心最流行的热门应用之一。购物中心希望拥有具有与在线电子商务网站类似功能的数据工具，比如在线电子商务网站的Cookie，它可以记录客户的行为、偏好和转换率。

第三，我们可以使用支付宝通过在线到线下和支付。支付宝目前正在探索通过门户页面信息引导合作业务的分流流程，甚至在未来推出一套类似阿里母亲的推广系统。支付宝设想为商家商店设计WiFi，同时，用户可以通过门户信息页面引入天猫商店品牌、支付宝、应用程序、微信公共服务账户。

第四，我们可以利用大数据来优化操作，并优化成员的生命周期管理。基于运营客流量的购物中心运营策略。通过对会员整体成员的生命周期管理，我们可以找到会员资格维护的节点期、平台期、高价值消耗期和预期损失期。这是掌握规则的唯一方法，以帮助指导日常成员管理的业务操作。通过客户偏好分析，将忠诚会员可能感兴趣的品牌作为累积积分交换的目标， 准确获取消费者的购物偏好，利用网络开放其离线实体店和在线VIP账户的互动关系。

如何利用大数据来实现购物中心的精确运行？

购物中心的精细运营需要什么样的大数据思维？从市场调查到客户满意度调查，都是传统的抽样调查

该方法是操作人员最常用的分析方法，但最大的缺点是结论不准确，不能准确地帮助管理者做出明确未来的决策。最后，需要实际的经验来做出一些决定，尽管经过大量的调查和分析，这让业务经理可以承担更大的风险。在大数据时代，业务管理转型的方向将从基于经验转变为基于数据。大数据可以应用于两个方面，一是全数据，打破在购物中心管理过程中抽样分析未来经营趋势的传统模式，而是考虑整体消费流程和相应消费流程的所有数据来分析经营趋势；其次是找到所有趋势中的相关因素，通过相关性把握未来趋势。

我们将从以下圈分析、潜在客户挖掘、业态布局三个方面分析商场如何利用大数据实现准确运营。

商业圈的分析和位置联系在一起

商圈分析不仅是购物中心位置或选址的基本工作，也是品牌商店定位和选择购物中心最重要的一步。对于购物中心，在传统购物区、CBD商务区或郊区， 主流客户群体是不同的，业态组合自然不应该相同。一旦我们确定了购物区的位置范围，基本上建立了基本的消费者市场和潜在客户，也决定了购物中心吸引投资的方向、招聘品牌、营销策略、品牌也需要通过圈分析判断它是否与购物中心匹配。因此，商圈对购物中心的定位有直接而重要的影响，购物中心需要自我调整，以适应商圈消费需求的变化。

北京西单久益商业区就是一个很好的例子，代表了高于商界的差异定位。然而，作为北京传统的年轻购物区，消费客流巨大。从西单提出，高于西单，作为国际青年城领导北京。西单欢乐采用了不同的路线，与其他企业互补，改善了整个商业区的购物环境。

在选址前需要进行大量的调查，但它依赖于一些基本的数据和信息。当商业区定位时，业务数据分析有几个重要维度：位置、交通、人口状况分析。即位置可及性，交通便利性，接近购买力。通过商业房地产数据平台可以了解商业主体周围的人口细节，包括GDP、零售销售、人口数据、人口性别比、年龄比等基本信息，基本上可以确定该地区的经济和人口状况。

客户组数据挖掘，收集宝贵的信息

对商业区的分析直接影响了其发展方向

购物中心，而客户群则直接影响着购物中心的销售。购物中心必须开始关注首次与客户接触的重要数据收集，矿业上游数据和准确数据，与阿里支付宝、腾讯微信等不同平台交换 资源。我们必须通过不同的互联网工具收集更多有价值的数据。

首先，我们必须探索平台数据的优势来做精准营销导向的会员。购物中心应尽可能探索自己的平台数据优势，开发更多的会员，利用各种方式积累客户，培养购物中心的会员体系。在为消费者服务的过程中，它可以使用各种方式收集会员数据，包括在线和离线数据，而不仅仅是购物中心的交易数据和行为数据，被大多数人低估，仍然需要深入挖掘。

其次，北京西单久益商务区以客户群体形象增加消费者凝聚力，以北京朝阳Joy商务区为例，朝阳久益商务区的所有营销、投资、运营、推广活动均基于大数据分析报告部署重要战略。对于消费者营销，Joy将为不同的消费者偏好和属性提供不同的描述，并使用大数据来推动精确的客户群体感兴趣的促销信息。一方面，会增加消费者的附着力，另一方面，减少干扰会员的大众信息。

每周朝阳joy团队必须根据销售数据和业绩按ping分为四类：最佳效益的星级企业，临界点已达到一定百分比并将达到的业务，以及不良收入业务。促销部将把客流量、销售情况与数据分析报告中的历史峰值数据进行比较， 并考虑对下一阶段的业务开展促销活动。

Joy在不同的时间段进行不同的营销，换句话说，以前的精确数据营销是基于RFM分类，即近期、消费频率（频率）和消费量（货币）改为具有更多交互功能的数据体验。准确挖掘客户群体数据可以使购物中心的运营方向更加清晰，调整营销策略，并随时对任何结果和趋势做出最快的响应。

良好的业态布局，以产生一个虚拟的循环

多业态的组合是购物中心的核心内容，购物中心的成功特点是跨越多种业态和品牌客流的水平接触。你的职位是什么，谁是你的客户组，需要匹配什么样的业态组合，有什么规则需要遵循。事实上，任何商业地产都是在一个大的生命圈子里，无论是购物还是餐饮、休闲、娱乐功能都是一个大的生态群体。只有所有的业态都兼容但不被拒绝，整体功能分区和规划布局可以相互支持、匹配、补充，可以使整个物业生态系统朝着健康的方向发展。

购物中心的业态分布包括三个目标：一是为客户生活带来便利；二是满足客户生活的需求；第三是让顾客更方便、更愉快地购买。以华润多彩业务分销为例，区域业务中心存在一些共同特征，如面向家庭和生活需求，以及消费者的购物习惯、价值取向等不同特征。因此，不同的区域业务中心需要从区域客户的功能需求、情感需求等方面综合分析业态组合。

利用大数据平台挖

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